http://gengrenjie.com/2009/04/12/%e5%8d%8f%e5%90%8c%e8%bf%87%e6%bb%a4%e6%89%ab%e7%9b%b2%e7%8f%ad%ef%bc%884%ef%bc%89/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25e5%258d%258f%25e5%2590%258c%25e8%25bf%2587%25e6%25bb%25a4%25e6%2589%25ab%25e7%259b%25b2%25e7%258f%25ad%25ef%25bc%25884%25ef%25bc%2589 Tue, 01 May 2012 06:20:37 +0000 hourly 1 http://wordpress.org/?v= http://gengrenjie.com/2009/04/12/%e5%8d%8f%e5%90%8c%e8%bf%87%e6%bb%a4%e6%89%ab%e7%9b%b2%e7%8f%ad%ef%bc%884%ef%bc%89/comment-page-1/#comment-242 如何从无到有建立推荐系统 - - 协同过滤 - David Qiu Thu, 17 Dec 2009 09:18:26 +0000 http://gengrenjie.com/?p=225#comment-242 [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...] [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...]

]]> http://gengrenjie.com/2009/04/12/%e5%8d%8f%e5%90%8c%e8%bf%87%e6%bb%a4%e6%89%ab%e7%9b%b2%e7%8f%ad%ef%bc%884%ef%bc%89/comment-page-1/#comment-237 如何从无到有建立推荐系统 | 互联网的那点事 Tue, 15 Dec 2009 11:36:04 +0000 http://gengrenjie.com/?p=225#comment-237 [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...] [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...]

]]> http://gengrenjie.com/2009/04/12/%e5%8d%8f%e5%90%8c%e8%bf%87%e6%bb%a4%e6%89%ab%e7%9b%b2%e7%8f%ad%ef%bc%884%ef%bc%89/comment-page-1/#comment-234 如何从无到有建立推荐系统 | 耿人杰的网络日志 Tue, 15 Dec 2009 10:14:00 +0000 http://gengrenjie.com/?p=225#comment-234 [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...] [...] 我们知道，要想了解内容网站的推荐信息，最没有技术含量的方法莫过于向朋友询问。我们也知道，这其中有一部分人的品位会比其他人的高一些，通过观察这些人是否通常也和我们一样喜欢同样的东西，可以逐渐对这些情况有所了解。不过随着选择越来越多，要想通过询问一小群人来确定我们想要的东西，将会变得越来越不切实际，因为他们可能并不了解所有的选择。这就是为什么人们要发展出一套被称为协同过滤（collaborative filtering）的技术。从实际的情况看，目前我们所能接触到的领先推荐系统，包括Netfilx、豆瓣、Amazon等等都是利用协同过滤技术来实现的。协同过滤又分成几种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。 [...]

]]>